Ｓｋｙ株式会社 の技術ブログ
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この記事では、カーオーディオの開発・評価に必要な基本技術について説明しています。特に、Radio機能のAMとFMの違いや各機能の評価方法について詳述しています。
この記事では、クライアントOSのセキュリティ対策とファイアウォール機能の重要性について説明しています。特に、SKYSEA Client Viewの運用におけるファイアウォールの役割とその設定の難しさについて述べています。
Amazon EC2でRed Hat 9.5を使用してLinuxクラスターを構築し、CorosyncとPacemakerを用いて高可用性のFTPサーバーを実現する方法についての説明です。
Microsoft 365のアカウント管理やExchange Onlineの操作をPowerShellとGraph APIを用いて実施する方法を解説しています。認証設定、権限設定、イベント作成の具体的な手順を紹介しています。
AWSを利用したクラウドサービスの負荷試験で発生したRDS（PostgreSQL）のDBパフォーマンス問題について、原因と対応策を紹介しています。特にキャッシュメモリの圧迫によるスループット低下の原因と、データ管理の改善策について説明しています。
Anthropicが開発したエージェント型コーディングツール「Claude Code」の紹介と使用感について説明しています。Claude Codeの機能、料金プラン、使用体験を通じて、開発効率の向上や利便性について詳述しています。
この記事は、AWS上でセキュアなデータ管理を実現するためのsandbox環境の構築方法について説明しています。環境構成、アクセス制限、監視と検知の方法について詳細に解説しています。
ここでは、SVNからGit/GitLabへの移行に関して説明しています。SVNの運用課題を整理し、Git/GitLabへの移行によるメリットや具体的な移行プロセス、運用改善効果について解説しています。
DMA（Direct Memory Access）方式によるデータ転送とキャッシュ制御の重要性について説明しています。特に、キャッシュメモリが介在する場合の不整合問題とその対処法を解説し、Linux上でのデバイスドライバー解析に役立つキーワードを紹介しています。
MDMコマンドについての説明です。MDMコマンドは、管理者がリモートでモバイル端末を管理するための命令で、設定変更やアプリのインストール、セキュリティポリシーの適用などを行うことができます。
この記事は、アジャイル開発とウォーターフォール開発の違いについて説明しています。アジャイル開発は短期間の反復サイクルで進める柔軟な手法で、ウォーターフォール開発は各工程を順番に進める計画的な手法です。
この記事では、Windowsパソコンの利用者が気づきにくい機能や便利な操作方法について説明しています。特に、アプリの終了方法、コマンドプロンプトのカスタマイズ、Microsoft Edgeのタブ管理機能などを紹介しています。
AIエージェントは、デジタルおよびリアル環境で状況を知覚し、意思決定を行う自律的なソフトウェアです。MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部データやサービスをつなぐ共通ルールで、AIエージェントの実現に不可欠です。FastMCPは、MCPサーバーとクライアントの作成を簡素化するPythonフレームワークです。Sky株式会社は、AIエージェントの構築や生成AIの導入支援を行っています。
ここでは、正規表現について説明します。正規表現の基本的な概念、使用方法、ユースケース、初級から上級までの具体的なパターンの使い方を紹介し、エンジニアの生産性向上に役立つ情報を解説しています。
SKYDIV Desktop Clientの仮想化方式とその運用における電源操作の重要性について説明しています。VDI方式、リモート接続、スケジュール、メンテナンス時の電源操作の詳細を紹介します。
Windowsの評価ツールWinSATを使用してディスク性能を評価し、実際のファイルコピー速度と比較する手順と結果について説明しています。具体的なコマンドやスクリプトを用いて、内蔵SSDとUSBメモリの性能を測定し、計算結果と実測値の差異を分析しています。
この記事では、クリーンアーキテクチャとオニオンアーキテクチャの違いについて説明しています。両者の特徴や適用範囲、設計思想の違いを比較し、どのようなプロジェクトに適しているかを解説します。
SQL Serverの「ログ先行書き込み（Write-Ahead Logging, WAL）」の仕組みと、トランザクションログファイル(.ldf)とデータファイル(.mdf)の役割について解説しています。また、完全バックアップや差分バックアップなど、主要なバックアップの種類とその特徴についても説明しています。
連合学習（Federated Learning）は、各デバイスがローカルデータを使用してモデルをトレーニングし、その更新情報のみを中央サーバーに送信する手法です。これにより、データの非集中化とプライバシー保護が実現されます。従来の機械学習と異なり、データを中央に集約せず、通信コスト削減とデータセキュリティを重視しています。Rayを活用することで、リソースの動的割り当てやクライアントの管理が効率化されます。